传感器改变制造业现状，给解决工业生产中哪些痛点？

虽然工业3.0让制造业进入自动化生产的时代，但目前制造业在日常营运上，还是有许多挑战跟难题亟待解决。感测技术将是这些棘手难题的有效解答，而且效果可说是立竿见影，因而促成了工业感测市场的兴起。

工业4.0内涵包罗万象，处在不同领域的业者，对工业4.0概念往往有不同的诠释。事实上，工业4.0本质上就是个结合机械、机电与资通讯技术等跨领域专业的概念，因此，个别厂商对此概念的诠释有所出入，本来就无可厚非。

然而，为避免陷入瞎子摸象的危险，在思考工业4.0时，应该先厘清最根本的问题：工业(制造业)到底是由哪些环节所构成？现阶段这些环节各自面临什么挑战，又有何因应对策？从这个基础出发，才能把工业4.0彻底想清楚。

工业生产四大痛点有解
工业生产是由四大基本环节所组成：加工、组装、检测与物流，制造业者的工业4.0到底是什么？相关转型该如何规划与执行，轮廓便会清晰起来(图1)。

图1 工业生产四大环节与目前所遭遇的问题。

资料来源：工研院IEK 在加工环节，所涉及的设备型态主要是各种工具机与帮浦、马达等厂务机电设备。对制造业者而言，现阶段在加工环节所遇到的最大问题，主要来自设备零件的老化跟自然损耗，导致生产线所制造出来的产品品质逐渐劣化，甚至在设备无预警故障时，所带来的巨大损失。

为了解决这个问题，许多设备业者都开始推出各种感测、监诊方案，试图在机台设备故障前提供一定的预警机制，甚至更积极地将感测技术应用在制程管控上，在产品品质逐渐劣化，甚至已出现瑕疵品时，就在第一时间提出警告，而非等到品管阶段才来把关。因为，当瑕疵品进入品管流程时，前段机台恐怕已经生产了大批瑕疵品。

至于在产品组装环节，目前制造业者所遇到的最大问题在于人工作业难以彻底标准化、产线缺工。为此，很多业者开始导入机器手臂，希望借此减少生产线的人力需求，不过，对某些需要精密作业的产业来说，目前的机器手臂在精准度方面仍有不足。

有鉴于此，近来开始有机器视觉跟工业相机业者与机器手臂厂商配合，利用机器视觉技术来引导手臂运作。这种新一代的机器手臂又称为视觉引导机器人(Vision Guided Robot, VGR)。在机器视觉的辅助下，这些机器手臂不再仅按照预先编写好的程式码来运作，同时也会参照视觉检测的结果来控制其运动，因此可以执行更多对精准度要求更高的任务。

在品管检测方面，可以分成产品品管与厂务巡检两个次领域。产品的品管工作传统上是由人工作业，因此跟产品组装一样，会出现难以彻底标准化的问题。而且，随着终端产品越来越讲求轻薄短小，所使用的零组件或元件已经细微到必须靠放大镜才能看得清楚，因此，很多产品的品管检测需求已经超越了人类眼力可以负荷的范围。

机器视觉跟工业相机在这方面，也提供了非常有效的解答，而且相关应用发展得比VGR更早、更成熟。很多制造业者早已在品管检测流程中导入自动光学检测(AOI)系统，来提高品管流程的效率跟标准化程度。

至于厂务巡检方面，传统上都是由人工抄表或厂务人员拿着手持式仪器到现场量测，不仅效率低落，而且很容易出现巡检上的死角，特别是在某些环境非常恶劣，人员不宜久留的场所，靠人工巡检的问题更大。
因此，在厂务巡检方面，借由部署在厂区内的环境传感器单元来进行即时监控，并透过机器对机器通讯(M2M)或工业网路技术将资料不断传上后台，进行分析汇整。至于在仍须由人力巡检的部分，扩增实境(AR)辅助工具则是一个正在萌芽中的趋势，但相关应用还需要一段时间酝酿才能普及、成熟。

在仓储物流方面，视制造业规模大小跟产品属性，有些产业还是可以仰赖人力进行搬运跟仓储管理，有些则已经被迫导入自动化系统，例如自动搬运车跟条码扫描系统。但仓储管理这种工作本质上是劳力密集的工作，而且相当枯燥。因此在少子化趋势，劳动力越来越短缺的情况下，制造业者终究要做好导入自动化的心理准备。

感测单元需求殷切　半导体业者积极布局　
检视上述四大工业生产环节所面临的问题跟解决方案，在工业4.0中，各式各样的传感器显然将成为不可或缺的基本元素。包含编码器、声音传感器、影像传感器、温/湿度计、加速度计、流量计等，都将成为未来制造业不可或缺的基本配备，并为相关电子零组件跟半导体元件业者带来庞大商机。据工研院IEK预估，全球工业用传感器的产值将从2016年的25.4亿美元成长到2020年的40.5亿美元，2015∼2020年的复合年增率(CAGR)达到13.2%，高于整体传感器市场同期的11.3%(图2)。

图2 全球传感器市场成长态势资料